論文の概要: A Survey on Long Video Generation: Challenges, Methods, and Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16407v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 03:47:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 16:07:18.766654
- Title: A Survey on Long Video Generation: Challenges, Methods, and Prospects
- Title（参考訳）: 長大映像生成に関する調査 : 課題, 方法, 展望
- Authors: Chengxuan Li, Di Huang, Zeyu Lu, Yang Xiao, Qingqi Pei, Lei Bai,
- Abstract要約: 本稿では,近年の長編ビデオ生成の進歩に関する最初の調査について述べる。
それらを2つの重要なパラダイム、すなわち時間的自己回帰の分割と征服にまとめる。
本稿では,長期ビデオ生成研究の進展に欠かせないデータセットと評価指標の包括的概要と分類について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.58662591921549
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video generation is a rapidly advancing research area, garnering significant attention due to its broad range of applications. One critical aspect of this field is the generation of long-duration videos, which presents unique challenges and opportunities. This paper presents the first survey of recent advancements in long video generation and summarises them into two key paradigms: divide and conquer temporal autoregressive. We delve into the common models employed in each paradigm, including aspects of network design and conditioning techniques. Furthermore, we offer a comprehensive overview and classification of the datasets and evaluation metrics which are crucial for advancing long video generation research. Concluding with a summary of existing studies, we also discuss the emerging challenges and future directions in this dynamic field. We hope that this survey will serve as an essential reference for researchers and practitioners in the realm of long video generation.
- Abstract（参考訳）: ビデオ生成は急速に進歩する研究分野であり、幅広い応用のために大きな注目を集めている。
この分野における重要な側面の1つは、ユニークな挑戦と機会を提供する長編ビデオの生成である。
本稿では,時間的自己回帰の分割と克服という2つの重要なパラダイムにまとめる。
ネットワーク設計やコンディショニングなど,各パラダイムで使用される共通モデルについて検討する。
さらに,長期ビデオ生成研究の進展に欠かせないデータセットと評価指標の包括的概要と分類について述べる。
既存の研究の概要をまとめて、このダイナミックな分野における新たな課題と今後の方向性についても論じる。
この調査が、長いビデオ生成の領域における研究者や実践者にとって不可欠な参考になることを期待している。
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